本书深入浅出地介绍了深度学习中的序列模型及其发展历程，重点讲解了Transformer架构及其变体的原理与实战应用。全书共5章，旨在帮助读者从理论基础到实战应用，全面掌握Transformer技术。 第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实战及存在的问题与挑战。第2章全面剖析了Transformer的总体架构、核心思想及各组成部分的实现方法。第3章从自定义代码出发，详细地讲解了词嵌入、多头注意力层、前馈网络层、编码器层和解码器层的构建方法，以及如何训练Transformer模型。第4章介绍Transformer变体与进阶部分。第5章介绍利用Hugging Face实践Transformer，首先介绍了Hugging Face社区和Transformers库，然后通过实际应用案例，如文本分类、情感分类、命名实体识别等，展示了如何使用Transformers库进行项目开发。最后，讲解了模型微调的各种方法，以及Transformer的影响和未来展望。 本书适合对深度学习、序列模型和Transformer感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的开发者都能从中获得丰富的理论知识和实践经验。同时，本书也可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。